Python matplotlib限制为整数刻度位置

我经常想做一个计数条形图。如果计数较低，我通常会得到非整数的主刻度和/或次刻度位置。我怎样才能防止这种情况？当数据被计数时，在1.5处打勾是没有意义的

这是我第一次尝试：

import pylab
pylab.figure()
ax = pylab.subplot(2, 2, 1)
pylab.bar(range(1,4), range(1,4), align='center')
major_tick_locs = ax.yaxis.get_majorticklocs()
if len(major_tick_locs) < 2 or major_tick_locs[1] - major_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_major_locator(pylab.MultipleLocator(1))
minor_tick_locs = ax.yaxis.get_minorticklocs()
if len(minor_tick_locs) < 2 or minor_tick_locs[1] - minor_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_minor_locator(pylab.MultipleLocator(1))

导入pylab
pylab.图（）
ax=pylab.子批次（2,2,1）
pylab.bar（范围（1,4），范围（1,4），对齐并居中）
major\u tick\u locs=ax.yaxis.get\u majorticklocs（）
如果len（主刻度盘）小于2或主刻度盘[1]-主刻度盘[0]<1：
ax.yaxis.set_major_定位器（pylab.MultipleLocator（1））
minor\u tick\u locs=ax.yaxis.get\u minorticklocs（）
如果len（小刻度盘）小于2或小刻度盘[1]-小刻度盘[0]<1：
ax.yaxis.set_minor_定位器（pylab.MultipleLocator（1））

当计数很小时，它工作正常，但当计数很大时，我会得到许多小刻度：

import pylab
ax = pylab.subplot(2, 2, 2)
pylab.bar(range(1,4), range(100,400,100), align='center')
major_tick_locs = ax.yaxis.get_majorticklocs()
if len(major_tick_locs) < 2 or major_tick_locs[1] - major_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_major_locator(pylab.MultipleLocator(1))
minor_tick_locs = ax.yaxis.get_minorticklocs()
if len(minor_tick_locs) < 2 or minor_tick_locs[1] - minor_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_minor_locator(pylab.MultipleLocator(1))

导入pylab
ax=pylab.子批次（2,2,2）
pylab.bar（范围（1,4），范围（100400100），对齐并居中）
major\u tick\u locs=ax.yaxis.get\u majorticklocs（）
如果len（主刻度盘）小于2或主刻度盘[1]-主刻度盘[0]<1：
ax.yaxis.set_major_定位器（pylab.MultipleLocator（1））
minor\u tick\u locs=ax.yaxis.get\u minorticklocs（）
如果len（小刻度盘）小于2或小刻度盘[1]-小刻度盘[0]<1：
ax.yaxis.set_minor_定位器（pylab.MultipleLocator（1））

---

如何从第一个示例中获得所需的小计数行为，同时避免在第二个示例中发生的情况？

我认为我可以忽略小的滴答声。我将尝试一下，看看它是否在所有用例中都适用：

def ticks_restrict_to_integer(axis):
    """Restrict the ticks on the given axis to be at least integer,
    that is no half ticks at 1.5 for example.
    """
    from matplotlib.ticker import MultipleLocator
    major_tick_locs = axis.get_majorticklocs()
    if len(major_tick_locs) < 2 or major_tick_locs[1] - major_tick_locs[0] < 1:
        axis.set_major_locator(MultipleLocator(1))

def _test_restrict_to_integer():
    pylab.figure()
    ax = pylab.subplot(1, 2, 1)
    pylab.bar(range(1,4), range(1,4), align='center')
    ticks_restrict_to_integer(ax.xaxis)
    ticks_restrict_to_integer(ax.yaxis)

    ax = pylab.subplot(1, 2, 2)
    pylab.bar(range(1,4), range(100,400,100), align='center')
    ticks_restrict_to_integer(ax.xaxis)
    ticks_restrict_to_integer(ax.yaxis)

_test_restrict_to_integer()
pylab.show()

def ticks_restrict_to_integer（轴）：
“”“将给定轴上的刻度限制为至少为整数，
例如，在1.5时没有半个刻度。
"""
从matplotlib.ticker导入MultipleLocator
主刻度线=轴。获取主刻度线（）
如果len（主刻度盘）小于2或主刻度盘[1]-主刻度盘[0]<1：
轴设置主定位器（多路传送器（1））
def_test_restrict_to_integer（）：
pylab.图（）
ax=pylab.子批次（1,2,1）
pylab.bar（范围（1,4），范围（1,4），对齐并居中）
刻度限制为整数（ax.xaxis）
刻度限制为整数（ax.yaxis）
ax=pylab.子批次（1,2,2）
pylab.bar（范围（1,4），范围（100400100），对齐并居中）
刻度限制为整数（ax.xaxis）
刻度限制为整数（ax.yaxis）
_测试\u将\u限制为\u整数（）
pylab.show（）

您可以使用

MaxNLocator

方法，如下所示：

    from pylab import MaxNLocator

    ya = axes.get_yaxis()
    ya.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))

及

在我的代码中工作。

---

只要使用

align

可选参数，

xticks

就能发挥神奇的作用。

我在绘制显示分数计数的直方图时遇到了类似的问题。以下是我解决问题的方法：

plt.hist(x=[Dataset being counted])

# Get your current y-ticks (loc is an array of your current y-tick elements)
loc, labels = plt.yticks()

# This sets your y-ticks to the specified range at whole number intervals
plt.yticks(np.arange(0, max(loc), step=1))

---

我认为

pylab.MaxNLocator（）

是更好的表示法。或者，如果您不导入pylab，

matplotlib.ticker.MaxNLocator（）

。（来自）什么是派拉布？是否将matplot lib例如导入matplotlib.pyplot作为plt？另一种方法是

轴.yaxis.set_major\u定位器（MaxNLocator（integer=True））

。这与pylab import MaxNLocator ya=axes.get_yaxis（）ya.set_major\u定位器（MaxNLocator=True））的

有何不同

？我认为最好能弄清楚如何强制小刻度也只使用整数。

 xticks(range(1,40),range(1,40))

plt.hist(x=[Dataset being counted])

# Get your current y-ticks (loc is an array of your current y-tick elements)
loc, labels = plt.yticks()

# This sets your y-ticks to the specified range at whole number intervals
plt.yticks(np.arange(0, max(loc), step=1))